Recursos para trabajar los capítulos

Extrae el ZIP en una carpeta. Puedes consultar los CSV y las figuras directamente. Para ejecutar el programa, abre una terminal en esa carpeta y utiliza Python 3.

Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy scipy

Ejecuta el programa:

python c61_secciones_poincare.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_061_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• c61_secciones_poincare.py
• datos_duffing_estroboscopico.csv
• datos_mapa_retorno.csv
• figura_61_01_flujo_seccion.png
• figura_61_02_mapa_retorno.png
• figura_61_03_duffing_estroboscopico.png
• registro_verificaciones.txt

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_062_lorenz.py

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• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_062_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• capitulo_062_lorenz.py
• figura_62_01_atractor_lorenz.png
• figura_62_02_serie_x.png
• figura_62_03_seccion_poincare.png
• figura_62_04_separacion.png
• seccion_poincare_z27.csv
• separacion_condiciones_iniciales.csv
• trayectoria_lorenz.csv
• verificaciones.txt

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_063_rossler.py

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• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_063_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• capitulo_063_rossler.py
• datos_retorno_maximos.csv
• datos_seccion_poincare.csv
• datos_trayectoria_rossler.csv
• figura_63_01_atractor_rossler.png
• figura_63_02_series_temporales.png
• figura_63_03_seccion_poincare.png
• figura_63_04_retorno_maximos.png
• verificaciones.txt

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy

Ejecuta el programa:

python capitulo_064_henon.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• README.md
• capitulo_064_henon.md
• capitulo_064_henon.py
• contraccion_area.csv
• escape_condiciones_iniciales.csv
• figura_64_01_atractor_henon.png
• figura_64_02_deformacion_rejilla.png
• figura_64_03_escape_condiciones_iniciales.png
• figura_64_04_proyeccion_retorno.png
• orbita_atractor.csv
• precision_float64_longdouble.csv
• procedencia.json
• puntos_fijos_y_autovalores.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_065_variedades.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_065_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• capitulo_065_variedades.py
• curved_manifold_verification.csv
• figura_65_01_variedad_curva.png
• figura_65_02_separatriz_cuencas.png
• figura_65_03_henon_variedades.png
• henon_fixed_point_eigendata.csv
• henon_manifold_points.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• run_summary.txt

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python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_066_conexiones.py

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• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_066_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• capitulo_066_conexiones.py
• conexiones_exactas.csv
• figura_66_01_homoclinica_duffing.png
• figura_66_02_heteroclinica_exacta.png
• figura_66_03_ruptura_conexion.png
• figura_66_04_transversalidad_tangencia.png
• homoclinica_perturbada.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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python -m pip install matplotlib numpy

Ejecuta el programa:

python capitulo_067_herradura.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_067_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• capitulo_067_herradura.py
• figura_67_01_geometria_herradura.png
• figura_67_02_conjunto_invariante_finito.png
• figura_67_03_dinamica_simbolica.png
• figura_67_04_puntos_periodicos.png
• puntos_periodicos.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_068_lyapunov.py

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• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_068_Version_de_estudio_FINAL.md
• NOTA_COMPLEXA.md
• README.md
• capitulo_068_lyapunov.py
• figura_68_01_henon_espectro.png
• figura_68_02_lorenz_espectro.png
• figura_68_03_ftle_lorenz.png
• figura_68_04_horizonte.png
• henon_convergencia.csv
• horizontes_prediccion.csv
• lorenz_convergencia.csv
• lorenz_exponentes_tiempo_finito.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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python -m pip install matplotlib numpy scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_069_shadowing.py

Muestra cálculos por pantalla; algunos ejemplos abren una figura.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_069_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• capitulo_069_shadowing.py
• figura_69_01_contractivo.png
• figura_69_02_expansivo_shadowing.png
• figura_69_03_lorenz_tolerancias.png
• lorenz_comparacion.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• shadowing_lineal.csv

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python -m pip install numpy scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_070_auditoria_lorenz.py

Muestra cálculos por pantalla; algunos ejemplos abren una figura.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_070_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• capitulo_070_auditoria_lorenz.py
• figura_70_01_atractor.png
• figura_70_02_retorno.png
• figura_70_03_lyapunov.png
• figura_70_04_tolerancias.png
• lorenz_auditoria.csv
• lyapunov_convergencia.csv
• poincare_retorno.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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Ejecuta el programa:

python capitulo_071_cantor.py

Muestra cálculos por pantalla; algunos ejemplos abren una figura.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_071_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• cantor_etapas.csv
• capitulo_071_cantor.py
• figura_71_01_construccion.png
• figura_71_02_medida.png
• figura_71_03_codificacion.png
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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python -m pip install numpy

Ejecuta el programa:

python capitulo_072_koch.py

Muestra cálculos por pantalla; algunos ejemplos abren una figura.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_072_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• capitulo_072_koch.py
• figura_72_01_construccion.png
• figura_72_02_longitud.png
• figura_72_03_area.png
• koch_copo_etapas.csv
• koch_curva_etapas.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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python -m pip install numpy

Ejecuta el programa:

python capitulo_073_ifs.py

Muestra cálculos por pantalla; algunos ejemplos abren una figura.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_073_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• cantor_hutchinson.csv
• capitulo_073_ifs.py
• figura_73_01_sierpinski_determinista.png
• figura_73_02_chaos_game.png
• figura_73_03_convergencia_hausdorff.png
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• sierpinski_contraccion.csv

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Instala las dependencias:

python -m pip install numpy

Ejecuta el programa:

python capitulo_074_boxcount.py

Muestra cálculos por pantalla; algunos ejemplos abren una figura.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_074_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• cantor_boxcount.csv
• capitulo_074_boxcount.py
• figura_74_01_cantor_loglog.png
• figura_74_02_saturacion_finita.png
• figura_74_03_sierpinski_estimacion.png
• figura_74_04_offset_malla.png
• grid_offset_slopes.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• sierpinski_boxcount.csv

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Instala las dependencias:

python -m pip install numpy

Ejecuta el programa:

python capitulo_075_hausdorff.py

Muestra cálculos por pantalla; algunos ejemplos abren una figura.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_075_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• cantor_hausdorff_threshold.csv
• capitulo_075_hausdorff.py
• figura_75_01_umbral_hausdorff_cantor.png
• figura_75_02_secuencia_dimensiones.png
• figura_75_03_comparacion_dimensiones.png
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• sequence_1_over_n_boxcount.csv

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Instala las dependencias:

python -m pip install numpy

Ejecuta el programa:

python capitulo_076_scaling.py

Muestra cálculos por pantalla; algunos ejemplos abren una figura.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_076_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• brownian_structure_functions.csv
• capitulo_076_scaling.py
• figura_76_01_similar_vs_affine.png
• figura_76_02_grafica_autoafin.png
• figura_76_03_ifs_autoafin.png
• figura_76_04_browniano_scaling.png
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• self_affine_graph_length.csv

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy

Ejecuta el programa:

python capitulo_077_julia_mandelbrot.py

Muestra cálculos por pantalla; algunos ejemplos abren una figura.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_077_Version_de_estudio_FINAL.md
• README.md
• capitulo_077_julia_mandelbrot.py
• figura_77_01_mandelbrot.png
• figura_77_02_julia_c_menos1.png
• figura_77_03_julia_c_1.png
• figura_77_04_orbitas_criticas.png
• main_cardioid_boundary.csv
• orbitas_criticas.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_078_dimension_atractores.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_078.md
• README.md
• cantor_dimensiones.csv
• cantor_particiones_exactas.csv
• cantor_visitas_histograma.csv
• capitulo_078_dimension_atractores.py
• figura_78_01_cantor_visitas.png
• figura_78_02_cantor_dimensiones.png
• figura_78_03_henon_visitas.png
• figura_78_04_henon_correlacion.png
• henon_correlacion.csv
• henon_lyapunov_convergencia.csv
• henon_puntos.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_079_fractalidad_empirica.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_079.md
• README.md
• banda_espesor_finito.csv
• cantor_prefractal.csv
• capitulo_079_fractalidad_empirica.py
• figura_79_01_cantor_prefractal.png
• figura_79_02_pendientes_locales.png
• figura_79_03_banda_espesor_finito.png
• figura_79_04_recta_engañosa.png
• modelo_rival_mixto.csv
• pendientes_locales.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_080_estimacion_dimension.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_080.md
• README.md
• busqueda_ventanas.csv
• capitulo_080_estimacion_dimension.py
• conteo_cajas.csv
• figura_80_01_nube_observada.png
• figura_80_02_conteo_y_ajustes.png
• figura_80_03_pendiente_movil.png
• figura_80_04_sensibilidad_muestra.png
• pendientes_moviles.csv
• puntos_fuente.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• sensibilidad_cortes.csv
• sensibilidad_origen_malla.csv
• sensibilidad_tamano_muestra.csv

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_081_probabilidad_distribuciones_dependencia.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_081.md
• README.md
• capitulo_081_probabilidad_distribuciones_dependencia.py
• distribucion_agregado_S.csv
• distribuciones_conjuntas.csv
• estados_XOR.csv
• figura_81_01_normal_intervalo.png
• figura_81_02_conjunta_independiente.png
• figura_81_03_conjunta_dependiente.png
• figura_81_04_agregado_dependencia.png
• frecuencias_simuladas.csv
• normal_estandar.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_082_probabilidad_condicional_bayes.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_082.md
• README.md
• capitulo_082_probabilidad_condicional_bayes.py
• figura_82_01_condicionamiento_tabla.png
• figura_82_02_bayes_tasa_previa.png
• figura_82_03_verosimilitud_binomial.png
• figura_82_04_actualizacion_secuencial.png
• posterior_segun_prior.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• tabla_conjunta_C81.csv
• verosimilitud_binomial.csv
• xor_condicionamiento.csv

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_083_esperanza_varianza_covarianza.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_083.md
• README.md
• capitulo_083_esperanza_varianza_covarianza.py
• covarianza_cero_dependencia.csv
• figura_83_01_media_discreta.png
• figura_83_02_varianza_suma.png
• figura_83_03_covarianza_cero_dependencia.png
• figura_83_04_matriz_covarianza.png
• matriz_covarianza_XYS.csv
• matriz_covarianza_empirica.csv
• matriz_covarianza_objetivo.csv
• momentos_cola_pesada_truncados.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• suma_binaria.csv
• variable_discreta.csv

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python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_084_distribuciones_modelamiento.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_084.md
• README.md
• binomial_n10_p03.csv
• capitulo_084_distribuciones_modelamiento.py
• convergencia_binomial_poisson.csv
• exponencial_rate_05.csv
• figura_84_01_binomial_poisson.png
• figura_84_02_exponencial_memoria.png
• figura_84_03_normal_uniforme.png
• figura_84_04_error_aproximacion_poisson.png
• normal_uniforme_mismos_momentos.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_085_transformaciones_mezclas_heterogeneidad.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_085.md
• README.md
• capitulo_085_transformaciones_mezclas_heterogeneidad.py
• figura_85_01_transformacion_lognormal.png
• figura_85_02_mezcla_normal.png
• figura_85_03_mismos_momentos.png
• figura_85_04_poisson_gamma.png
• mezcla_normal.csv
• muestras_simuladas.csv
• poisson_gamma_sobredispersion.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• transformacion_normal_lognormal.csv

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_086_lgn_tcl.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_086.md
• README.md
• capitulo_086_lgn_tcl.py
• chebyshev_bernoulli.csv
• convergencia_TCL_bernoulli.csv
• exponencial_medias_control.csv
• figura_86_01_lln_medias_corrientes.png
• figura_86_02_chebyshev.png
• figura_86_03_tcl_bernoulli.png
• figura_86_04_pareto_vs_finita.png
• medias_corrientes_bernoulli.csv
• pareto_medias.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_087_monte_carlo.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_087.md
• README.md
• capitulo_087_monte_carlo.py
• convergencia_integral.csv
• evento_raro_normal3.csv
• figura_87_01_convergencia_integral.png
• figura_87_02_rmse.png
• figura_87_03_evento_raro.png
• figura_87_04_dimension.png
• integral_multidimensional.csv
• muestra_estimadores.csv
• registro_verificaciones.txt
• replicaciones_integral.csv
• reproducibilidad_semillas.csv
• resumen_verificaciones.json

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_088_colas_cuantiles_extrapolacion.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_088.md
• README.md
• capitulo_088_colas_cuantiles_extrapolacion.py
• cuantiles_exponencial_pareto.csv
• estabilidad_cuantiles_pareto.csv
• extrapolacion_pareto_replicaciones.csv
• figura_88_01_supervivencia_colas.png
• figura_88_02_cuantiles_extremos.png
• figura_88_03_error_cuantiles.png
• figura_88_04_maximos.png
• maximos_simulados.csv
• maximos_teoricos.csv
• momentos_pareto_truncados.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_089_bootstrap_variabilidad.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_089.md
• README.md
• bootstrap_maximos.csv
• bootstrap_medias.csv
• capitulo_089_bootstrap_variabilidad.py
• distribucion_media_AR1.csv
• error_montecarlo_B.csv
• figura_89_01_bootstrap_media.png
• figura_89_02_numero_replicaciones.png
• figura_89_03_fallo_maximo.png
• figura_89_04_dependencia_AR1.png
• muestra_exponencial.csv
• muestra_uniforme_maximo.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• serie_AR1.csv

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_090_asociacion_agregacion.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_090.md
• README.md
• bootstrap_asociaciones.csv
• capitulo_090_asociacion_agregacion.py
• figura_90_01_sin_asociacion_condicional.png
• figura_90_02_asociacion_agregada.png
• figura_90_03_composicion_estratos.png
• figura_90_04_bootstrap_estimandos.png
• figura_90_05_reponderacion.png
• metricas_por_estrato.csv
• microdatos_sinteticos.csv
• permutacion_intragrupo.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• tabla_agregada_XY.csv
• trayectoria_reponderacion.csv

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python -m pip install matplotlib networkx numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_091_grafos_matrices.py

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• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_091.md
• README.md
• adyacencia_umbral_3.csv
• adyacencia_umbral_7.csv
• capitulo_091_grafos_matrices.py
• cero_vs_no_observado.csv
• figura_91_01_grafo_simple.png
• figura_91_02_matriz_adyacencia.png
• figura_91_03_dirigida_ponderada.png
• figura_91_04_sensibilidad_umbral.png
• laplaciano_consistencia.csv
• lista_aristas_no_dirigida.csv
• matriz_adyacencia.csv
• matriz_dirigida_ponderada.csv
• matriz_incidencia.csv
• matriz_interaccion_ponderada.csv
• multigrafo_colapsado_binario.csv
• multigrafo_conteo_paralelas.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• sensibilidad_umbral.csv

Extrae el ZIP en una carpeta. Puedes consultar los CSV y las figuras directamente. Para ejecutar el programa, abre una terminal en esa carpeta y utiliza Python 3.

Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib networkx numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_092_grado_fuerza_heterogeneidad.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_092.md
• README.md
• capitulo_092_grado_fuerza_heterogeneidad.py
• distribucion_grado_base.csv
• figura_92_01_mismo_promedio_distinta_heterogeneidad.png
• figura_92_02_grado_fuerza.png
• figura_92_03_umbral_heterogeneidad.png
• figura_92_04_dirigida_grado_fuerza.png
• grado_fuerza_dirigida.csv
• grado_y_fuerza.csv
• grados_grafo_base.csv
• mismo_promedio_distinta_heterogeneidad.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• sensibilidad_heterogeneidad_umbral.csv

Extrae el ZIP en una carpeta. Puedes consultar los CSV y las figuras directamente. Para ejecutar el programa, abre una terminal en esa carpeta y utiliza Python 3.

Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib networkx numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_093_caminos_distancias_accesibilidad.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_093.md
• README.md
• accesibilidad_dirigida.csv
• accesibilidad_grafo_base.csv
• adyacencia_potencia_1.csv
• adyacencia_potencia_2.csv
• adyacencia_potencia_3.csv
• adyacencia_potencia_4.csv
• capitulo_093_caminos_distancias_accesibilidad.py
• distancias_desde_potencias.csv
• figura_93_01_camino_minimo.png
• figura_93_02_matriz_distancias.png
• figura_93_03_mismo_grado_distinta_accesibilidad.png
• figura_93_04_alcanzabilidad_dirigida.png
• matriz_alcanzabilidad_dirigida.csv
• matriz_distancias_dirigida.csv
• matriz_distancias_grafo_base.csv
• misma_secuencia_distinta_accesibilidad.csv
• pesos_y_distancias.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json

Extrae el ZIP en una carpeta. Puedes consultar los CSV y las figuras directamente. Para ejecutar el programa, abre una terminal en esa carpeta y utiliza Python 3.

Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib networkx numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_094_agrupamiento_motivos.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• A_cubo_grafo_base.csv
• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_094.md
• README.md
• agrupamiento_local_grafo_base.csv
• capitulo_094_agrupamiento_motivos.py
• censo_triadico_observado.csv
• figura_94_01_mismo_grado_distinto_clustering.png
• figura_94_02_promedio_vs_transitividad.png
• figura_94_03_umbral_clustering.png
• figura_94_04_motivo_referencia.png
• matriz_ciclo_dirigido.csv
• matriz_feed_forward_loop.csv
• mismo_grado_distinto_clustering.csv
• promedio_local_vs_transitividad.csv
• referencia_aleatoria_triadas.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• sensibilidad_agrupamiento_umbral.csv

Extrae el ZIP en una carpeta. Puedes consultar los CSV y las figuras directamente. Para ejecutar el programa, abre una terminal en esa carpeta y utiliza Python 3.

Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib networkx numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_095_centralidad.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_095.md
• README.md
• capitulo_095_centralidad.py
• centralidad_grafo_desconectado.csv
• centralidad_ponderada_semantica.csv
• centralidades_grafo_compromiso.csv
• figura_95_01_grafo_compromiso.png
• figura_95_02_comparacion_centralidades.png
• figura_95_03_pagerank_vs_indegree.png
• figura_95_04_sensibilidad_arista.png
• matriz_adyacencia_grafo_compromiso.csv
• pagerank_vs_grado_entrada.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• sensibilidad_una_arista.csv

Extrae el ZIP en una carpeta. Puedes consultar los CSV y las figuras directamente. Para ejecutar el programa, abre una terminal en esa carpeta y utiliza Python 3.

Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib networkx numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_096_redes_aleatorias_referencia.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_096.md
• README.md
• capitulo_096_redes_aleatorias_referencia.py
• ensambles_referencia.csv
• figura_96_01_red_observada.png
• figura_96_02_aristas_gnp_gnm.png
• figura_96_03_varianza_grado_referencias.png
• figura_96_04_clustering_referencias.png
• pruebas_empiricas_referencia.csv
• red_observada_aristas.csv
• red_observada_grados.csv
• registro_verificaciones.txt
• resultados_teoricos.csv
• resumen_ensambles.csv
• resumen_verificaciones.json

Extrae el ZIP en una carpeta. Puedes consultar los CSV y las figuras directamente. Para ejecutar el programa, abre una terminal en esa carpeta y utiliza Python 3.

Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib networkx numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_097_mundo_pequeno.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_097.md
• README.md
• capitulo_097_mundo_pequeno.py
• efecto_atajo_distancias.csv
• figura_97_01_transicion_ws.png
• figura_97_02_normalizacion_referencia.png
• figura_97_03_sigma_small_world.png
• figura_97_04_efecto_atajo.png
• parametros_y_referencias.csv
• referencia_Gnm.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• watts_strogatz_replicas.csv
• watts_strogatz_resumen.csv

Extrae el ZIP en una carpeta. Puedes consultar los CSV y las figuras directamente. Para ejecutar el programa, abre una terminal en esa carpeta y utiliza Python 3.

Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib networkx numpy pandas scipy

Ejecuta el programa:

python capitulo_098_libres_escala.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_098.md
• README.md
• bootstrap_gof.csv
• capitulo_098_libres_escala.py
• ccdf_ba.csv
• ccdf_er.csv
• ccdf_lognormal.csv
• crecimiento_kmax_ba.csv
• figura_98_01_ccdf_ba_er.png
• figura_98_02_ajuste_cola_ba.png
• figura_98_03_trampa_loglog.png
• figura_98_04_kmax_tamano.png
• pendientes_locales_lognormal.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• seleccion_kmin_ba.csv
• seleccion_kmin_er.csv
• seleccion_kmin_lognormal.csv

Extrae el ZIP en una carpeta. Puedes consultar los CSV y las figuras directamente. Para ejecutar el programa, abre una terminal en esa carpeta y utiliza Python 3.

Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib networkx numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_099_comunidades_modularidad.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_099.md
• README.md
• capitulo_099_comunidades_modularidad.py
• comparacion_particiones.csv
• figura_99_01_cuatro_comunidades.png
• figura_99_02_particiones_Q.png
• figura_99_03_referencia_modularidad.png
• figura_99_04_limite_resolucion.png
• grafo_4_comunidades_aristas.csv
• limite_resolucion.csv
• matriz_modularidad_B.csv
• referencia_preserva_grados.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_verificaciones.json
• sensibilidad_gamma.csv

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Instala las dependencias:

python -m pip install matplotlib networkx numpy pandas

Ejecuta el programa:

python capitulo_100_sintesis_estados_trayectorias_redes.py

Guarda los resultados en esa misma carpeta. Al ejecutarlo de nuevo, reemplaza los archivos de resultados con los mismos nombres.

• Complejidad_Tomo_I_Capitulo_100.md
• README.md
• capitulo_100_sintesis_estados_trayectorias_redes.py
• estados_seleccionados.csv
• figura_100_01_estado_sobre_red.png
• figura_100_02_trayectorias.png
• figura_100_03_sensibilidad.png
• figura_100_04_correlaciones_funcionales.png
• figura_100_05_marginal_vs_tiempo.png
• matriz_correlacion_funcional.csv
• red_estructural_adyacencia.csv
• red_estructural_aristas.csv
• red_funcional_barajada_top_m.csv
• red_funcional_top_m.csv
• registro_verificaciones.txt
• resumen_por_nodo.csv
• resumen_verificaciones.json
• trayectoria_completa.csv